Gemini 4 Argon
Built for complex software engineering, mathematical and scientific problems, and long tasks requiring multi-step agent work. It accepts text, images, video, audio, and PDFs, with a unified context of about 1.05 million tokens, plus thinking, tool use, and code execution. It is a flagship reasoning model; routine short Q&A usually does not need this much context or reasoning.
- Рассуждение
- Веб-поиск
- Инструменты
- Вызов функций
- Структурированный вывод
- Длинный контекст
- Выполнение кода
Описание на выбранном языке пока недоступно, поэтому показана английская версия.
gemini-4-argonUSD
Цены
Показаны публичные цены в долларах США. Итоговая стоимость зависит от группы аккаунта и объёма использования.
API
Примеры кода
import http.client
import json
conn = http.client.HTTPSConnection("api.tokenhot.cn")
payload = json.dumps({
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Hello"
}
]
}
]
})
headers = {
'Authorization': 'Bearer <token>',
'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))Похожие модели
FAQ
Частые вопросы
Для чего лучше всего подходит Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon подходит для указанных на странице типов ввода, вывода и возможностей. Перед критическим использованием проверьте реальную нагрузку.
Как рассчитывается цена Gemini 4 Argon?
Цены указаны выше. Фактическая стоимость зависит от объёма, группы аккаунта и содержимого запроса.
Как вызвать Gemini 4 Argon?
Используйте идентификатор модели и поддерживаемый протокол API. Примеры кода показаны, когда доступны данные использования.
Начать